Artımlılık testi, bir reklama maruz kalan grubu, maruz kalmayan bir kontrol grubuyla karşılaştırarak bir reklamın sağladığı özel değeri ölçmek için kullanılan bilimsel bir yöntemdir. Bu metodoloji, medya harcamaları olmadan gerçekleşmeyecek olan “artışı” veya ek dönüşümleri tanımlar. Bir kampanyanın iş geliri üzerindeki gerçek nedensel etkisini ortaya çıkarmak için standart ilişkilendirme modellerinin ötesine geçer.
Dijital reklamcılıkta artımlılık nedir?
Dijital alanda artımlılık, satışlar veya potansiyel müşteri başvuruları gibi istenen bir sonuçtaki, doğrudan belirli bir pazarlama müdahalesinden kaynaklanan artışı ifade eder. Son tıklama veya çoklu dokunuş ilişkilendirmesi gibi çoğu standart ilişkilendirme modeli, krediyi basitçe bir dönüşümden önceki son dokunuş noktasına atar. Bu durum genellikle bir markanın zaten onlardan satın almayı planlayan bir müşteri için ödeme yaptığı bir duruma yol açar.
Örneğin, bir kullanıcı Google’da marka adınızı arayabilir, markalı bir arama reklamına tıklayabilir ve bir satın alma işlemini tamamlayabilir. Son tıklama modeli bu reklama %100 kredi verir. Ancak, eğer o kullanıcı hemen altındaki organik arama sonucuna tıklayıp aynı ürünü satın alsaydı, reklam artımlı değildi. Artımlılık testi, bu fazlalıkları tespit etmenize ve bütçeyi daha etkili alanlara yeniden tahsis etmenize yardımcı olur.
Coğrafi holdout’lar ve hedef kitle holdout’ları arasında nasıl seçim yapılır?
Pazarlamacıların bu testleri yapılandırmak için genellikle iki ana yolu vardır. Birincisi, reklamların duraklatıldığı veya kısıtlandığı bir kontrol grubu olarak hizmet etmek üzere belirli şehirler veya eyaletler gibi belirli coğrafi bölgelerin seçilmesini içeren coğrafi holdout’tur. İkincisi, reklam platformunun hedef kitlenizi konumlarından bağımsız olarak rastgele iki gruba böldüğü ve birini reklamları görmekten alıkoyduğu hedef kitle holdout’udur.
Coğrafi holdout’lar, çevrimdışı olanlar da dahil olmak üzere tüm kanallardaki medya karmasının toplam etkisini ölçmek istediğinizde yararlıdır. Çerez silinmesine veya gizlilikle ilgili izleme sorunlarına karşı daha az duyarlıdırlar. Ancak, kontrol şehrinin demografi ve geçmiş satış hacmi açısından tedavi şehriyle benzer davranmasını sağlamak için “ikiz” pazarların dikkatli bir şekilde eşleştirilmesini gerektirirler. Benzersiz bir mevsimsel eğilimi olan bir şehirde test yaparsanız, sonuçlarınız çarpık olabilir.
Hedef kitle holdout’ları genellikle Meta veya Google gibi tek bir platform içinde yürütmek daha kolaydır. Yüksek granülerlik sağlarlar ancak platformun kullanıcıları tutarlı bir şekilde izleme yeteneği ile sınırlıdırlar. Bir kullanıcı cihaz değiştirirse veya tarayıcı verilerini temizlerse, holdout grubunda olmasına rağmen yanlışlıkla bir reklam görebilir. Bu kirlenme, reklamların olduğundan daha az etkili görünmesine neden olabilir.
Büyük platformlarda dönüşüm artışı çalışmaları nasıl çalışır?
Çoğu büyük platform, karmaşık harici veri bilimi gerektirmeden bu testleri yürütmek için yerleşik araçlar sunar. Meta’da, Reklam Yöneticisi menüsünde “Deneyler” aracını bulabilirsiniz. Bu, platformun otomatik olarak ayrımı yönettiği ve artımlı dönüşümler ile artımlı ROAS (iROAS) hakkında bir rapor sunduğu bir Dönüşüm Artışı çalışması kurmanıza olanak tanır.
Google Ads, lift ölçüm paketi aracılığıyla benzer işlevsellik sunar. Bu, YouTube ve Video kampanyaları için yaygındır ancak belirli hesap yapılandırmalarında Arama ve Keşfet için de uygulanabilir. Bu platforma özgü araçlar, tek bir kanalda ayda en az 20.000 ila 50.000 $ harcayan markalar için harika bir başlangıç noktasıdır. Bu harcama seviyesi genellikle istatistiksel anlamlılık için yeterli dönüşüm hacmi oluşturmak için gereklidir.
MMM’yi kalibre etmek için neden artımlılığı kullanmalısınız?
Pazarlama Karması Modellemesi (MMM), çeşitli pazarlama kanallarının satışlar üzerindeki etkisini tahmin etmek için kullanılan yukarıdan aşağıya bir istatistiksel yöntemdir. MMM uzun vadeli planlama için mükemmel olsa da, sonuçları bazen yanıltıcı olabilen geçmiş korelasyonlara dayanır. Düzenli artımlılık testleri yaparak, modelin doğru olduğundan emin olmak için MMM’ye “gerçek” veri noktaları sağlayabilirsiniz.
Eğer MMM’niz sosyal medya reklamlarınızın 4 kat ROI’ye sahip olduğunu öne sürüyorsa, ancak bir dönüşüm artışı çalışması sadece 1,5 kat artımlı ROI gösteriyorsa, modeli kalibre etmek için bu deney sonucunu kullanabilirsiniz. Bu, MMM’nizdeki ağırlıkların ve katsayıların sadece tesadüfi zamanlamayı değil, gerçek nedenselliği yansıtmasını sağlar. Alien Road uygulayıcıları, bütçe tahsisine daha gerçekçi bir bakış sağlamak için genellikle bu hibrit yaklaşımı kullanırlar.
Başarılı bir artımlılık deneyi nasıl tasarlanır?
Başarılı bir test, net bir hipotez ve dış değişkenler üzerinde sıkı bir kontrol gerektirir. Ne ölçmek istediğinizi tanımlayarak başlayın. Örneğin, şunu sorabilirsiniz: “Orta Batı’daki YouTube bütçemizi %20 artırmak, yeni müşteri kazanımlarında orantılı bir artışa yol açıyor mu?” Soru belirlendikten sonra, test süresi boyunca başka hiçbir büyük değişikliğin meydana gelmediğinden emin olmalısınız.
- Başarı metriğinizi tanımlayın: Tıklamalar yerine satışlar veya nitelikli potansiyel müşteriler gibi alt huni metriğine odaklanın.
- Temsili bir zaman dilimi seçin: Testler genellikle haftalık alışveriş döngülerini hesaba katmak için en az 14 ila 30 gün sürmelidir.
- Yeterli örneklem büyüklüğünü sağlayın: Sonuçlardan %95 emin olmak için her iki grupta da yeterli dönüşüm olayına ihtiyacınız var.
- Örtüşen değişikliklerden kaçının: Test sırasında site genelinde yeni promosyonlar başlatmayın veya açılış sayfalarınızı değiştirmeyin.
- Kanalı izole edin: Diğer pazarlama faaliyetlerinin hem tedavi hem de kontrol gruplarında sabit kaldığından emin olun.
Artımlılık ölçümündeki yaygın tuzaklar
En sık yapılan hatalardan biri, reklamların kanallar arası etkisini görmezden gelmektir. Bir coğrafi holdout’ta Meta reklamlarını kapatırsanız, Google’daki markalı arama hacminde de bir düşüş görebilirsiniz. Sadece Meta’nın platform verilerine bakarsanız, bu reklamların arama trafiğini yönlendirmedeki gerçek değerini kaçırırsınız. Bu yüzden test bölgelerindeki toplam iş gelirine bakmak hayati önem taşır.
Bir diğer sorun ise seçim yanlılığıdır. Rastgele bir algoritma kullanmak yerine kontrol grubuna hangi kullanıcıların gireceğini manuel olarak seçerseniz, gruplar karşılaştırılabilir olmayacaktır. Her zaman platforma özgü rastgeleleştirmeye veya deneysel tasarım için tasarlanmış üçüncü taraf araçlarına güvenin. Ayrıca, Kara Cuma gibi aşırı mevsimsel zirveler sırasında test yapmaktan kaçının, çünkü organik satışların yüksek taban çizgisi reklamınızdan gelen sinyali silebilir.
Yeniden hedefleme markanız için gerçekten artımlı mı?
Yeniden hedefleme genellikle bildirilen en yüksek ROAS’a ancak en düşük artımlılığa sahip kanaldır. Sitenizi zaten ziyaret etmiş kişileri hedeflediğiniz için, birçoğu satın alma işlemlerini tamamlamak için zaten geri dönecekti. Tipik bir hesapta yaygın bir model, yeniden hedeflemede 10 kat ROAS görmek ancak bir holdout uygulandığında gerçek artışın 1,1 kata daha yakın olduğunu bulmaktır.
Bunu test etmek için yeniden hedefleme kampanyalarınız için özel bir hedef kitle holdout’u oluşturabilirsiniz. Yeniden hedefleme reklamlarını gören grup, görmeyen gruba göre önemli ölçüde daha yüksek bir oranda dönüşüm sağlamıyorsa, muhtemelen o kanala aşırı harcama yapıyorsunuzdur. Bu bütçeyi huninin üst kısmındaki araştırmaya yeniden tahsis etmek, genellikle marka için daha iyi uzun vadeli büyümeye yol açabilir.
Test sırasında takip edilecek pratik metrikler
Artımlılık raporunuzu analiz ederken, verimlilikten ziyade artışı tanımlayan metriklere odaklanın. Artımlılık düşükse, bir platform raporundaki yüksek ROAS’ın bir önemi yoktur. Her harcanan doların işletmeye ne kadar ek gelir getirdiğini görmek istersiniz.
- Artımlı ROAS (iROAS): Test sırasındaki toplam artımlı gelirin toplam reklam harcamasına bölünmesi.
- Dönüşüm Artışı Yüzdesi: Tedavi grubundaki dönüşümlerin kontrol grubuna kıyasla yüzde artışı.
- Artımlı Dönüşüm Başına Maliyet: Toplam harcamanın oluşturulan ek dönüşüm sayısına bölünmesi.
- İstatistiksel Anlamlılık: Artışın rastgele bir olay olmadığının olasılığını gösteren bir p-değeri.
- Taban Dönüşümleri: Kontrol grubunun herhangi bir reklam maruziyeti olmadan oluşturduğu satış sayısı.
Bu hafta nereden başlamalı
Mevcut ilişkilendirme verilerinizi gözden geçirerek ve organik trafikle en çok örtüştüğünü düşündüğünüz kanalı belirleyerek başlayın. Birçok marka için bu genellikle markalı arama veya yüksek frekanslı yeniden hedefleme kampanyalarıdır. Yerleşik bir lift çalışması için minimum dönüşüm eşiklerini karşılayıp karşılamadığınızı görmek için Meta Reklam Yöneticisi veya Google Ads hesabınızı kontrol edin. Bu eşikler genellikle platformların Deneyler veya Ölçüm bölümlerinde görünür.
Tek bir platformda ayda 10.000 $’dan fazla harcıyorsanız, hedef kitlenizin %10’unu iki hafta boyunca reklam görmekten alıkoyan küçük bir hedef kitle holdout’u kurmayı deneyin. Taban artımlılığınızı anlamak için bu ilk verileri kullanın. Süreçle rahatladıktan sonra, tüm Alien Road önerilen kanallarındaki pazarlama bütçenizin tamamını optimize etmek için daha karmaşık coğrafi testlere veya tam MMM kalibrasyonuna geçebilirsiniz.
Okumaya devam edin: Stratejik Planlama · Reklamcılık